KR102260990B1 - Lightning Prediction Method - Google Patents
Lightning Prediction Method Download PDFInfo
- Publication number
- KR102260990B1 KR102260990B1 KR1020200107047A KR20200107047A KR102260990B1 KR 102260990 B1 KR102260990 B1 KR 102260990B1 KR 1020200107047 A KR1020200107047 A KR 1020200107047A KR 20200107047 A KR20200107047 A KR 20200107047A KR 102260990 B1 KR102260990 B1 KR 102260990B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- lightning
- vector
- area
- precipitation
- zone
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 27
- 238000001556 precipitation Methods 0.000 claims abstract description 67
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 118
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 39
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims description 27
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 7
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 5
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 4
- 230000001681 protective effect Effects 0.000 abstract 1
- 230000006378 damage Effects 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 5
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000008033 biological extinction Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000013078 crystal Substances 0.000 description 1
- 230000008034 disappearance Effects 0.000 description 1
- 238000005111 flow chemistry technique Methods 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 230000009474 immediate action Effects 0.000 description 1
- 230000035800 maturation Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000001151 other effect Effects 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 230000000630 rising effect Effects 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01W—METEOROLOGY
- G01W1/00—Meteorology
- G01W1/10—Devices for predicting weather conditions
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
- G06F17/16—Matrix or vector computation, e.g. matrix-matrix or matrix-vector multiplication, matrix factorization
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
-
- G06T5/006—
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01W—METEOROLOGY
- G01W1/00—Meteorology
- G01W2001/006—Main server receiving weather information from several sub-stations
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01W—METEOROLOGY
- G01W2203/00—Real-time site-specific personalized weather information, e.g. nowcasting
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Algebra (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Atmospheric Sciences (AREA)
- Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
- Ecology (AREA)
- Environmental Sciences (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Geometry (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
본 발명은 강수밀도가 높은 강수구역의 이동방향과 낙뢰의 이동방향을 모두 고려하여 낙뢰발생의 확률을 산출함으로써, 낙뢰 예측의 정확도를 높이고, 특정 지역에 낙뢰가 발생할 가능성과 발생시각을 예측하고 실시간으로 경보를 발생함으로써, 낙뢰로부터 구조물을 보호하거나 적절한 보호 대책을 세울 수 있도록 하는 낙뢰 예측 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention increases the accuracy of lightning prediction by calculating the probability of occurrence of lightning in consideration of both the movement direction of the precipitation area with high precipitation density and the movement direction of lightning, and predicts the probability and time of occurrence of a lightning in a specific area in real time The purpose of the present invention is to provide a lightning prediction method that can protect structures from lightning strikes or take appropriate protective measures by generating an alarm.
Description
본 발명은 낙뢰 예측 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 특정 지역에 낙뢰가 발생할 가능성과 발생시각을 예측하고 실시간으로 경보를 발생하여 낙뢰를 사전에 대비하기 위한 낙뢰 예측 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for predicting lightning, and more particularly, to a method for predicting lightning by predicting the possibility and time of occurrence of a lightning in a specific area and generating an alert in real time to prepare for a lightning strike in advance.
일반적으로 낙뢰의 발생원인이 되는 가장 보편적인 것은 뇌운으로써, 이러한 뇌운은 전기로 충전되어 있고 대체로 상부는 양전하를 띤 얼음결정을 이루고, 하부는 음전하를 띤 물방울로 이루어져 있다. In general, the most common cause of lightning strikes is a thundercloud, which is charged with electricity, and generally consists of ice crystals with a positive charge on the upper part and water droplets with a negative charge on the lower part.
이러한 뇌운은 강력한 상승 기류가 존재하는 적운 단계, 상승 하강 기류와 돌풍 천둥 번개 그리고 소나기를 동반하는 성숙 단계 및 하강 기류가 우세하면서 안정을 되찾는 소멸단계를 거쳐 생성되는데, 종종 고온 다습한 공기가 불안정한 환경에서 상승하는 경우 발생하기 쉽다.These thunderclouds are formed through a cumulus phase with strong updrafts, a maturation phase accompanied by updrafts, gusts of thunder and lightning, and showers, and an extinction phase in which the downdraft dominates and stabilizes, often with unstable hot and humid air. It is likely to occur when rising in the environment
뇌운 안에 플러스와 마이너스의 전기가 쌓여 가면, 그 쌓인 전기를 중화하기 위해, 구름과 구름 사이나 구름과 대지 사이에서 방전이 발생하는데, 이 중, 구름과 대지 사이의 방전이 낙뢰이다.When positive and negative electricity accumulates in a thundercloud, an electric discharge occurs between the clouds and between the clouds or between the clouds and the earth to neutralize the accumulated electricity. Among them, the discharge between the clouds and the earth is a lightning strike.
낙뢰는 정전, 화재, 시설물 파괴와 인명 피해 등 매우 좁은 지역에 큰 피해를 남기는 기상 현상이다. Lightning is a meteorological phenomenon that causes great damage in a very small area, such as power outages, fires, destruction of facilities, and human casualties.
낙뢰는 매년 100만여 건 정도 발생하는 것으로 통계 되는데, 이러한 낙뢰로 인해 발생하는 피해 및 그 규모는 지상을 비롯한 해상, 항공 영역까지 날로 늘어나고 있다.It is estimated that about 1 million lightning strikes occur every year, and the damage and scale of such lightning strikes are increasing day by day in the land, sea, and air fields.
이로 인해, 낙뢰 발생을 예측하는 기술은 뇌운의 활동과 이동경로, 낙뢰의 발생을 예지할 수 있게 해줌으로써 우주선 발사시 기상조건의 관측, 지상 주요 건축물과 전력설비에서의 안전대책, 골프장과 운동장에서 활동의 안전성 확보 등 다양한 분야에서 기상관측과 낙뢰에 의한 피해방지 대책의 수단으로 적용되고 있다.For this reason, the technology to predict the occurrence of lightning enables to predict the activity and movement path of thunderclouds and the occurrence of lightning, so that observation of weather conditions when launching a spacecraft, safety measures in major buildings and power facilities on the ground, and golf courses and playgrounds It is being applied as a measure to prevent damage caused by meteorological observation and lightning in various fields such as securing the safety of activities.
종래기술(특허문헌 1)은 악천후에 대한 가능성의 예측에 관한 것으로, 낙뢰 셀들의 위치, 속력, 방향을 기반으로 임계 낙뢰율을 결정하여 낙뢰를 예측하는 방법에 대해 개시하고 있다. The prior art (Patent Document 1) relates to prediction of the possibility of bad weather, and discloses a method of predicting lightning by determining a critical lightning rate based on the location, speed, and direction of lightning cells.
하지만, 종래기술은 레이더 기반이 아닌 낙뢰 검출 시스템 기반 데이터로 낙뢰 셀만을 확인하고, 낙뢰가 발생할 가능성이 큰 강수밀도가 높은 강수구역의 이동방향은 고려하지 않기 때문에, 강수밀도가 높은 강수구역의 이동방향과 낙뢰의 이동방향이 일치하지 않을 경우, 낙뢰 예측의 정확도가 감소하는 문제점이 있다.However, since the prior art checks only the lightning cell with data based on the lightning detection system, not the radar-based data, and does not consider the movement direction of the precipitation area with high precipitation density with high probability of occurrence of lightning, the movement of the precipitation area with high precipitation density When the direction and the movement direction of the lightning do not match, there is a problem in that the accuracy of lightning prediction is reduced.
이에 본 발명은 상기와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 강수밀도가 높은 강수구역의 이동방향과 낙뢰의 이동방향을 모두 고려하여 낙뢰발생의 확률을 산출함으로써, 낙뢰 예측의 정확도를 높이고, 특정 지역에 낙뢰가 발생할 가능성과 발생시각을 예측하고 실시간으로 경보를 발생함으로써, 낙뢰로부터 구조물을 보호하거나 적절한 보호 대책을 세울 수 있도록 하는 낙뢰 예측 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.Accordingly, the present invention is to solve the problems of the prior art as described above, and by calculating the probability of occurrence of lightning in consideration of both the movement direction of the precipitation zone with high precipitation density and the movement direction of the lightning, the accuracy of lightning prediction is improved, An object of the present invention is to provide a lightning prediction method that can protect a structure from lightning or take appropriate protection measures by predicting the possibility and time of occurrence of lightning in a specific area and generating an alert in real time.
본 발명의 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems of the present invention are not limited to the problems mentioned above, and other problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
상술한 과제를 해결하기 위하여, 본 발명에 따른 낙뢰 예측 방법은, 기상 데이터를 수신하는 기상 데이터 수신단계와, 낙뢰를 예측할 목표지역을 설정하는 목표지역 설정단계와, 상기 목표지역을 기준으로 하여 데이터 수집영역을 설정하는 데이터 수집영역 설정단계와, 상기 데이터 수집영역에서 상기 기상 데이터로부터 강수구역이동벡터를 산출하는 강수구역벡터 산출단계와, 상기 데이터 수집영역에서 상기 기상 데이터로부터 낙뢰구역이동벡터를 산출하는 낙뢰구역벡터 산출단계와, 상기 강수구역이동벡터와 상기 낙뢰구역이동벡터의 벡터합을 구해 단일벡터 산출하는 단일벡터 산출단계 및 상기 단일벡터가 상기 목표지역을 통과하는지 예측하는 낙뢰예측단계를 포함한다.In order to solve the above problems, a method for predicting lightning according to the present invention includes a step of receiving meteorological data for receiving meteorological data, a step of setting a target area for setting a target area to predict a lightning strike, and data based on the target area. A data collection area setting step of setting a collection area; a precipitation area vector calculation step of calculating a precipitation area movement vector from the meteorological data in the data collection area; and a lightning area movement vector is calculated from the meteorological data in the data collection area a lightning zone vector calculation step, a single vector calculation step of calculating a single vector by obtaining a vector sum of the precipitation zone motion vector and the lightning zone motion vector, and a lightning prediction step of predicting whether the single vector passes through the target area do.
여기서, 상기 데이터 수집영역은, 상기 목표지역을 포함하면서 상기 목표지역보다 영역이 넓은 관심지역을 포함한다.Here, the data collection area includes an area of interest that includes the target area and has a larger area than the target area.
또한, 상기 단일벡터가 상기 관심지역을 통과하면 경보를 발생시키는 경보발생단계를 더 포함한다.The method further includes an alarm generating step of generating an alarm when the single vector passes through the ROI.
또한, 상기 강수구역 벡터 산출단계는 상기 기상 데이터를 흑백으로 처리하는 영상흑백처리단계와, 흑백 처리된 상기 기상 데이터에서 강수밀도에 따라 경계를 설정하는 경계설정단계 및 상기 경계의 이동벡터를 산출하고, 평균을 구하여 강수구역이동벡터를 산출하는 강수구역이동벡터 산출단계를 포함한다.In addition, the precipitation zone vector calculation step includes an image black-and-white processing step of processing the weather data in black and white, a boundary setting step of setting a boundary according to the precipitation density in the black-and-white processed weather data, and calculating a motion vector of the boundary, , and calculating the precipitation zone movement vector by calculating the average.
또한, 상기 낙뢰구역벡터 산출단계는 상기 기상 데이터에서 상기 낙뢰구역을 추출하는 낙뢰구역 추출단계와, 상기 낙뢰구역의 중심점을 일정 시간마다 검출하는 중심점 검출단계 및 상기 중심점의 이동벡터를 산출하여 상기 낙뢰구역이동벡터를 산출하는 낙뢰구역이동벡터 산출단계를 포함한다.In addition, the lightning zone vector calculation step includes a lightning zone extraction step of extracting the lightning zone from the meteorological data, a central point detection step of detecting the central point of the lightning zone every predetermined time, and a movement vector of the central point by calculating the lightning strike. and a lightning zone movement vector calculation step of calculating the area movement vector.
또한, 상기 단일벡터 산출단계 이후에 상기 단일벡터의 크기에 따라 상기 관심지역의 크기를 조절하는 관심지역 크기 조절단계를 더 포함한다.The method further includes a region of interest size adjustment step of adjusting the size of the region of interest according to the size of the single vector after the step of calculating the single vector.
본 발명의 낙뢰 예측 방법에 따르면 다음과 같은 효과가 하나 혹은 그 이상 있다.According to the lightning prediction method of the present invention, there are one or more of the following effects.
첫째, 강수밀도가 높은 강수구역의 이동방향과 낙뢰의 이동방향을 모두 고려하여 낙뢰발생의 확률을 산출함으로써 낙뢰의 이동속도 및 방향 예측의 정확도를 높일 수 있는 이점이 있다.First, there is an advantage in that the accuracy of prediction of the movement speed and direction of lightning can be improved by calculating the probability of occurrence of lightning in consideration of both the movement direction of the precipitation zone with high precipitation density and the movement direction of lightning.
둘째, 목표지역에 낙뢰가 발생할 가능성과 발생시각을 예측함으로써, 사전 대비를 효율적으로 할 수 있다는 이점이 있다.Second, it has the advantage of being able to efficiently prepare in advance by predicting the possibility and time of occurrence of lightning in the target area.
셋째, 수집된 기상 데이터를 바탕으로 낙뢰를 예측하여 실시간으로 경보를 발생함으로써, 사전에 사고나 재난을 예방할 수 있어, 업무의 효율성을 높이고 인명 또는 재산 피해를 막을 수 있는 이점이 있다.Third, it is possible to prevent accidents or disasters in advance by predicting lightning strikes based on the collected meteorological data and generating an alert in real time, thereby increasing work efficiency and preventing damage to human life or property.
넷째, 최초 경보가 발생한 후 부터 낙뢰가 목표지역에 도달할 때까지 걸리는 예측시간간격을 설정하여, 설정된 시간에 맞춰서 낙뢰의 속도에 따라 관심지역의 크기를 조절함으로써, 사용자가 원하는 만큼 사전에 낙뢰에 대비할 수 있는 충분한 시간을 가질 수 있어 사고나 재난을 예방할 수 있는 이점도 있다.Fourth, by setting the predicted time interval from the occurrence of the initial warning until the lightning strike reaches the target area, and adjusting the size of the area of interest according to the speed of the lightning according to the set time, the user can prevent lightning in advance as much as he wants. There is also the advantage of preventing accidents or disasters by having enough time to prepare.
본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.Effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description of the claims.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰 예측 방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 강수구역벡터 산출단계의 세부 단계를 도시한 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 강수구역벡터 산출단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 강수구역벡터 산출단계의 경계설정단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰구역벡터 산출단계의 세부 단계를 도시한 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰구역벡터 산출단계를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 관심지역 크기 조절단계를 설명하기 위한 도면이다.1 is a flowchart of a lightning prediction method according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating detailed steps of a precipitation zone vector calculation step according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram for explaining a precipitation zone vector calculation step according to an embodiment of the present invention.
4 is a view for explaining the boundary setting step of the precipitation zone vector calculation step according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating detailed steps of a lightning zone vector calculation step according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram for explaining the step of calculating a lightning zone vector according to an embodiment of the present invention.
7 is a diagram for explaining a step of adjusting the size of a region of interest according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.Advantages and features of the present invention and methods of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but may be implemented in various different forms, and only these embodiments allow the disclosure of the present invention to be complete, and common knowledge in the art to which the present invention pertains It is provided to fully inform those who have the scope of the invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numerals refer to like elements throughout.
본 명세서에서 사용된 용어는 특정 실시예를 설명하기 위하여 사용되며, 본 발명을 제한하기 위한 것이 아니다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이 단수 형태는 문맥상 다른 경우를 분명히 지적하는 것이 아니라면, 복수의 형태를 포함할 수 있다. 또한, 본 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. The terminology used herein is used to describe specific embodiments, not to limit the present invention. As used herein, the singular form may include the plural form unless the context clearly dictates otherwise. In addition, when a part "includes" a certain component throughout the present specification, it means that other components may be further included unless otherwise stated.
이하, 본 발명의 실시예들에 의한 낙뢰 예측 방법을 설명하기 위하여 도면들을 참고하여 본 발명에 대해 설명하도록 한다.Hereinafter, the present invention will be described with reference to the drawings in order to describe a method for predicting lightning according to embodiments of the present invention.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰 예측 방법의 순서도이다.1 is a flowchart of a lightning prediction method according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 낙뢰 예측 방법은 기상 데이터 수신단계(S10), 목표지역 설정단계(S20), 데이터 수집영역 설정단계(S30), 데이터 수집 시작단계(S35), 강수구역벡터 산출단계(S40), 낙뢰구역벡터 산출단계(S50), 단일벡터 산출단계(S60), 관심지역 크기 조절단계(S70), 낙뢰예측단계(S80), 경보발생단계(S90)를 포함한다.1, the lightning prediction method according to the present invention includes a weather data reception step (S10), a target area setting step (S20), a data collection area setting step (S30), a data collection start step (S35), and a precipitation area vector It includes a calculation step (S40), a lightning zone vector calculation step (S50), a single vector calculation step (S60), a size adjustment step of an area of interest (S70), a lightning prediction step (S80), and an alarm generation step (S90).
먼저, 기상 데이터 수신단계(S10)에서는 기상청 등 기상 서비스 제공 기관으로부터 낙뢰 관측 영상 및 강수레이더 관측 영상을 실시간으로 획득하고, 획득한 정보로 낙뢰 예측을 수행하기 위한 데이터를 축적 및 분석한다.First, in the weather data receiving step (S10), lightning observation images and precipitation radar observation images are obtained in real time from a meteorological service provider such as the Korea Meteorological Administration, and data for performing lightning prediction using the obtained information is accumulated and analyzed.
낙뢰 관측 영상에서는 낙뢰 시스템에서 관측된 낙뢰가 발생한 지점들에 대한 위치 정보가 지도상에 표시되며, 강수레이더 관측 영상에서는 기상 레이더에서 관측된 레이더 영상을 통해 시간당 강수량에 따른 강수구역 정보를 색깔로 구분하여 제공한다. 낙뢰 관측 영상 및 강수레이더 관측 영상은 낙뢰구역벡터 산출단계(S50) 및 강수구역벡터 산출단계(S40)에서 단일벡터(300) 산출을 위해 낙뢰구역벡터(200) 및 강수구역벡터(100)를 구하는데 사용된다.In the lightning observation image, the location information of the lightning strike points observed in the lightning system is displayed on the map, and in the precipitation radar observation image, the precipitation area information according to the hourly precipitation amount is classified by color through the radar image observed by the weather radar. to provide In the lightning observation image and precipitation radar observation image, the lightning area vector 200 and the precipitation area vector 100 are obtained to calculate the single vector 300 in the lightning area vector calculation step (S50) and the precipitation area vector calculation step (S40). used to do
목표지역 설정단계(S20)에서는 낙뢰를 예측할 목표지역(2)을 설정한다. 목표지역(2)은 사용자가 원하는 크기만큼 원하는 장소에 설정할 수 있다. 예를 들면, 발전소나 공장 등 특정 건물들이 있는 지역이 될 수 있다.In the target area setting step ( S20 ), a target area ( 2 ) in which a lightning strike is predicted is set. The
데이터 수집영역 설정단계(S30)에서는, 목표지역(2)을 기준으로 하여 데이터 수집영역(4)을 설정한다. 데이터 수집영역(4)은 목표지역(2)에 낙뢰가 발생할 가능성과 발생시각을 예측하기 위하여 기상 데이터를 수집하기 위한 영역이다. 데이터 수집영역(4)은 목표지역(2)을 중심으로 사용자가 원하는 크기만큼 설정할 수 있으며, 본 실시예에 따른 낙뢰 예측 방법에서 데이터 수집영역(4)은 낙뢰를 예측하기 위하여 목표지역(2) 및 후술하게 될 관심지역(3)보다 충분히 넓은 영역으로 설정되는 것이 바람직하다.In the data collection area setting step S30 , the
또한, 데이터 수집영역(4)은 목표지역(2)보다 영역이 넓은 관심지역(3)을 포함하며, 목표지역(2) 및 관심지역(3) 이외의 더 넓은 지역을 포함한다. 관심지역(3)은 목표지역(2)만 존재할 경우에 경보발생 시 낙뢰에 대비하기 위한 시간이 촉박하기 때문에 이를 방지하기 위하여 목표지역(2)을 중심으로 목표지역(2)보다 넓은 범위에서 설정되며, 세부지역 구분을 통한 낙뢰의 방향성 예측이 가능하므로 낙뢰에 대비하기 용이하다. 관심지역(3)의 크기는 낙뢰의 이동속도에 따라 조절되는데, 이는 후술하도록 한다.In addition, the
데이터 수집 시작단계(S35)에서는, 데이터 수집영역(4) 내에서 낙뢰가 발생할 경우, 기상 데이터 수신단계(S10)에서 획득한 기상 데이터 중에서, 데이터 수집영역(40) 내의 기상 데이터를 수집하기 시작하고, 수집된 기상 데이터는 낙뢰 예측을 수행하기 위하여, 강수구역벡터 산출단계(S40) 및 낙뢰구역벡터 산출단계(S50)에서 강수구역벡터(100) 및 낙뢰구역벡터(200)를 산출하는 데 사용된다.In the data collection start step (S35), when a lightning strike occurs in the data collection area (4), from the weather data acquired in the meteorological data receiving step (S10), the meteorological data in the data collection area (40) starts to be collected, , the collected weather data is used to calculate the precipitation zone vector 100 and the lightning zone vector 200 in the precipitation zone vector calculation step S40 and the lightning zone vector calculation step S50 to perform lightning prediction. .
강수구역벡터 산출단계(S40)에서는, 데이터 수집영역(4) 내에서 낙뢰가 발생할 경우, 강수구역벡터(100)를 산출하고, 낙뢰구역벡터 산출단계(S50)에서는, 데이터 수집영역(4) 내에서 낙뢰가 발생할 경우, 낙뢰구역벡터(200)를 산출한다. 강수구역의 이동방향과 낙뢰의 이동방향을 모두 고려하여 낙뢰발생의 확률을 산출함으로써, 낙뢰 예측의 정확도를 향상시킬 수 있다. 강수구역벡터 산출단계(S40) 및 낙뢰구역벡터 산출단계(S50)의 세부단계에 대한 상세한 설명은 후술하도록 한다.In the precipitation area vector calculation step (S40), when lightning occurs in the data collection area (4), the precipitation area vector (100) is calculated, and in the lightning area vector calculation step (S50), in the data collection area (4) When lightning occurs in , the lightning zone vector 200 is calculated. By calculating the probability of occurrence of lightning in consideration of both the movement direction of the precipitation zone and the movement direction of lightning, the accuracy of lightning prediction can be improved. A detailed description of the detailed steps of the precipitation zone vector calculation step (S40) and the lightning zone vector calculation step (S50) will be described later.
단일벡터 산출단계(S60)에서는, 산출된 강수구역벡터(100) 및 낙뢰구역벡터(200)의 벡터합을 구하여 단일벡터(300)를 산출하고, 단일벡터(300)의 이동방향 및 속도를 결정한다. 여기서, 산출된 단일벡터(300)의 이동방향 및 속도가 낙뢰의 이동방향 및 속도가 된다.In the single vector calculation step S60, the vector sum of the calculated precipitation zone vector 100 and the lightning zone vector 200 is obtained to calculate the single vector 300, and the movement direction and speed of the single vector 300 are determined. do. Here, the movement direction and speed of the calculated single vector 300 becomes the movement direction and speed of the lightning strike.
관심지역 크기 조절단계(S70)에서는, 산출된 단일벡터(300)의 속도에 따라 관심지역(3)의 크기를 조절한다. 이에 대한 상세한 설명은 후술하도록 한다.In the step of adjusting the size of the region of interest ( S70 ), the size of the region of
낙뢰예측단계(S80)에서는, 산출된 단일벡터(300)의 이동방향이 목표지역(2)에 통과할 가능성에 따라 낙뢰가 목표지역(2)에 발생할 확률을 산출하고, 단일벡터(300)의 속도에 따라 목표지역(2)에서 낙뢰가 발생할 시각을 예측한다.In the lightning prediction step ( S80 ), the probability that a lightning strike will occur in the target area ( 2 ) is calculated according to the possibility that the calculated movement direction of the single vector ( 300 ) passes through the target area ( 2 ), and The time of occurrence of lightning in the target area (2) is predicted according to the speed.
예를 들면, 단일벡터(300)가 관심지역(3)의 경계선을 기준으로 바깥을 통과할 시에는, 목표지역(2)에 낙뢰가 발생할 확률을 0퍼센트로 하고, 단일벡터(300)가 통과하는 지점이 관심지역(3)의 경계선을 기준으로 목표지역(2)에 가까워질수록 확률이 높아지며, 단일벡터(300)가 목표지역(2)을 통과하면 낙뢰가 발생할 확률은 100퍼센트가 된다.For example, when the single vector 300 passes outside the boundary line of the region of
또한, 단일벡터(300)의 속도에 따라, 단일벡터(300)의 위치와 목표지역(2) 사이의 거리를 기준으로, 목표지역(2)에 낙뢰가 발생할 시각을 예측한다.Also, based on the distance between the position of the single vector 300 and the
경보발생단계(S90)에서는, 단일벡터(300)가 관심지역(3)의 경계에 도달하면, 최초 경보를 발생시켜 낙뢰 발생 가능성 및 예상 발생 시간을 알린다. 최초 경보 이후에도, 일정한 시간 간격으로 경보를 반복함으로써 낙뢰 정보를 받아볼 수 있으며, 관심지역(3) 내에서 낙뢰 정보가 소멸하여 낙뢰 발생 가능성이 없는 것으로 간주되면, 일정시간 이후 경보를 해지할 수 있다.In the warning generating step (S90), when the single vector 300 reaches the boundary of the region of
이 때, 경보발령방식은 모니터링 소프트웨어를 통한 온라인 경보, 경보등, 스피커 및 문자 알림 서비스 등 어느 하나에 제한되지 않으며, 사용자의 요구에 따른 다양한 형태로 경보를 발령함으로써, 편리하게 낙뢰에 대한 경보를 받아볼 수 있어 현장에서 즉각적인 대처가 가능하다.At this time, the alarm issuing method is not limited to any one of online alarm, alarm lamp, speaker, and text notification service through monitoring software, and by issuing an alarm in various forms according to the user's request, it is convenient to receive an alarm for lightning. You can see it, so you can take immediate action on the spot.
다음으로, 도 2 내지 4를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 강수구역벡터 산출단계(S40)에 대해 설명한다.Next, the precipitation zone vector calculation step ( S40 ) according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 2 to 4 .
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 강수구역벡터 산출단계(S40)의 세부 단계를 도시한 순서도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 강수구역벡터 산출단계(S40)를 설명하기 위한 도면이며, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 강수구역벡터 산출단계(S40)의 경계설정단계(S42)를 설명하기 위한 도면이다.2 is a flowchart illustrating detailed steps of the precipitation zone vector calculation step (S40) according to an embodiment of the present invention, and FIG. 3 is a flowchart illustrating the precipitation zone vector calculation step (S40) according to an embodiment of the present invention. 4 is a view for explaining the boundary setting step (S42) of the precipitation zone vector calculation step (S40) according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 강수구역벡터 산출단계(S40)의 세부 단계는 영상흑백처리단계(S41), 경계설정단계(S42), 강수구역이동벡터 산출단계(S43)을 포함한다.Referring to FIG. 2 , the detailed steps of the precipitation zone vector calculation step S40 according to an embodiment of the present invention are the image black and white processing step S41, the boundary setting step S42, and the precipitation zone movement vector calculation step S43. includes
먼저, 강수구역벡터 산출단계(S40)에서 강수구역벡터(100)를 산출하기 위하여 사용하는 강수레이더 관측 영상은 기상청 등 기상 서비스 제공 기관을 통해 오픈 에이피아이(Open API)로 배포되는 CAPPI(Constant Altitude Plan Position Indicator) 데이터를 사용한다. 기상청으로부터 확보된 자료는 CAPPI 데이터 자료로써 텍스트 데이터 형태이다. 상기 CAPPI 데이터 자료는 영상화처리를 통해 이미지 형태로 변환하여 강수구역이동벡터(110)를 구하는 데 사용된다.First, the precipitation radar observation image used to calculate the precipitation area vector 100 in the precipitation area vector calculation step (S40) is CAPPI (Constant Altitude), which is distributed as Open API through a meteorological service provider such as the Korea Meteorological Administration. Plan Position Indicator) data is used. The data obtained from the Korea Meteorological Administration are CAPPI data data in the form of text data. The CAPPI data is converted into an image form through imaging processing and used to obtain the precipitation
도 3a를 참조하면, 영상흑백처리단계(S41)에서는 설정된 데이터 수집영역(4)에서 강수구역이동벡터(110)를 구하기 위해 영상을 흑백으로 변환한다. 영상의 흑백화를 통해 강수구역의 경계(5)를 효과적으로 검출할 수 있다.Referring to FIG. 3A , in the image black and white processing step S41 , the image is converted to black and white in order to obtain the precipitation
도 3b를 참조하면, 경계설정단계(S42)에서는 데이터 수집영역(4) 내에서 강수밀도가 높은 구역을 광흐름(Optical Flow) 처리방법을 이용하여 경계(5) 및 경계점(5a)을 검출한다. 이 때, 본 실시예에 따른 낙뢰 예측 방법에 따르면, 낙뢰는 주로 강수구역 중에서도 강수밀도가 높은 곳에 위치하므로 20mm/h 이상의 강수밀도를 가진 강수구역에서 경계(5)를 검출하는 것이 바람직하다.Referring to FIG. 3B , in the boundary setting step S42, the
도 3c를 참조하면, 강수구역이동벡터 산출단계(S43)에서는 경계점들의 이동에 따라 경계점이동벡터(120)를 추출하고 경계점이동벡터(120)의 평균을 통해 하나의 강수구역이동벡터(110)를 산출한다.Referring to FIG. 3C , in the precipitation zone movement vector calculation step S43 , a boundary
도 4를 참조하면, 경계설정단계(S42)에 있어서 강수구역이 도 4a와 같이 폐곡선으로 이루어진 블록형태이면 각 이미지의 경계(5)를 검출하여 경계점(5a)이 이동된 벡터를 결정하면 강수구역이동벡터(110)를 산출할 수 있다. 또한, 도 4b와 같이 일정한 형태를 갖추지 못한 강수구역 형태의 경우에는 강수밀도에 따라 등고선을 먼저 전처리하여 생성한 후에, 등고선의 경계점이동벡터(120)를 구하는 방식을 사용한다.Referring to FIG. 4 , in the boundary setting step S42 , if the precipitation zone is a block shape of a closed curve as shown in FIG. 4A , the
도 4에 도시된 바와 같이, 강수레이더 관측 영상의 강수구역 이미지는 일정한 형태가 정해지지 않은 비정형 이미지이기 때문에 형태별로 적절한 알고리즘을 복합적으로 적용하여 정확도가 높은 이동벡터를 구할 수 있다.As shown in FIG. 4 , since the precipitation zone image of the precipitation radar observation image is an atypical image in which a certain shape is not determined, a motion vector with high accuracy can be obtained by complexly applying an appropriate algorithm for each shape.
다음으로, 도 5 및 도 6을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰구역벡터 산출단계(S50)에 대해 설명한다.Next, the lightning zone vector calculation step ( S50 ) according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 5 and 6 .
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰구역벡터 산출단계(S50)의 세부 단계를 도시한 순서도이며, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰구역벡터 산출단계(S50)를 설명하기 위한 도면이다.5 is a flowchart illustrating detailed steps of calculating a lightning zone vector (S50) according to an embodiment of the present invention, and FIG. 6 is a flowchart illustrating a step (S50) of calculating a lightning zone vector according to an embodiment of the present invention. is a drawing for
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 낙뢰구역벡터 산출단계(S50)의 세부 단계는 낙뢰구역 추출단계(S51), 중심점 검출단계(S52), 낙뢰구역이동벡터 산출단계(S53)를 포함한다.Referring to FIG. 5 , the detailed steps of the lightning zone vector calculation step S50 according to the embodiment of the present invention are the lightning zone extraction step S51, the central point detection step S52, and the lightning zone movement vector calculation step S53. includes
도 6을 참조하면, 먼저 낙뢰구역 추출단계(S51)에서는 기상청 등 기상 서비스 제공 기관으로부터 획득한 낙뢰 관측 영상을 통해 낙뢰구역(9)을 추출하고, 중심점 검출단계(S52)에서는 낙뢰구역(9)의 중심점을 검출한다. 이 때, 낙뢰구역(9)이 복수개일 경우에는 복수의 낙뢰구역(9)의 평균값을 중심점으로 하고, 추출된 낙뢰구역(9)에서 낙뢰발생지점(7)이 하나만 존재할 때에는 그 낙뢰발생지점(7)을 중심점으로 검출한다.6, first, in the lightning zone extraction step (S51), the
다음으로, 낙뢰구역이동벡터 산출단계(S53)에서는 검출된 중심점의 이동에 따라 구해지는 중심점의 이동벡터를 낙뢰구역이동벡터(210)로써 산출한다. 또한, 도 6에 도시된 바와 같이, 일정시간마다 반복해서 중심점을 검출하여 시간의 변화에 따라 낙뢰구역이동벡터(210)의 이동방향과 속도를 산출한다.Next, in the lightning zone movement vector calculation step S53 , the movement vector of the central point obtained according to the detected movement of the central point is calculated as the lightning zone movement vector 210 . In addition, as shown in FIG. 6 , the central point is repeatedly detected every predetermined time, and the movement direction and speed of the lightning zone movement vector 210 are calculated according to the change of time.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 관심지역 크기 조절단계(S70)를 설명하기 위한 도면이다.7 is a view for explaining the step of adjusting the size of the region of interest (S70) according to an embodiment of the present invention.
도 7을 참조하면, 데이터 수집영역(4)은 데이터 수집영역(4) 내에, 목표지역(2)을 기준으로 목표지역(2)보다 넒은 범위의 관심지역(3)을 포함한다. 상기 관심지역(3)은 낙뢰가 목표지역(2)을 통과하기 전 충분한 시간을 가지고 낙뢰에 대비할 수 있도록 목표지역(2)보다 넓은 범위에서 설정된다. 이 때, 산출된 단일벡터(300)의 속도가 클수록 낙뢰의 이동속도가 증가하게 된다. 따라서, 관심지역(3)의 크기가 일정하다고 가정하였을 때, 단일벡터(300)의 속도가 커질수록, 단일벡터(300)가 관심지역(3)을 통과하여 최초 경보가 발생한 후 부터 목표지역(2)에 도달할 때까지의 시간이 짧아져 사용자가 낙뢰에 대비할 수 있는 시간이 짧아지게 되는 문제가 있다. 이를 방지하기 위하여, 관심지역 크기 조절단계(S70)에서는 최초 경보가 발생한 후 부터 낙뢰가 목표지역(2)에 도달할 때까지 걸리는 예측시간간격을 설정하여 설정된 시간만큼 낙뢰를 대비할 수 있도록 단일벡터(300)의 속도에 따라 관심지역(3)의 크기를 조절한다. Referring to FIG. 7 , the
예를 들면, 단일벡터(300)의 속도가 100km/h로 일정하고 예측시간간격을 60분으로 설정했다고 가정했을 때, 관심지역(3)의 크기가 목표지역(2)의 경계를 기준으로 100km 반경으로 설정되어, 관심지역(3)의 경계에 단일벡터(300)가 도달하여 최초 경보가 발생한 후부터 목표지역(2)에 도달할 때까지, 설정된 예측시간간격만큼 낙뢰를 대비할 수 있다. 여기서, 관심지역(3)의 크기는 동일하고, 단일벡터(300)의 속도만 커질경우, 설정된 예측시간간격보다 빨리 목표지역(2)에 낙뢰가 발생하게 되므로, 관심지역(3)의 크기를 키움으로써 설정된 예측시간간격만큼 낙뢰를 대비할 수 있게 된다.For example, assuming that the speed of the single vector 300 is constant at 100 km/h and the prediction time interval is set to 60 minutes, the size of the region of
상술한 바와 같이 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시예에 한정되지 아니하며, 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안 될 것이다.As described above, although preferred embodiments of the present invention have been illustrated and described with reference to the drawings, the present invention is not limited to the specific embodiments described above, and the present invention is not limited to the specific embodiments described above, and the invention is not limited to the scope of the present invention as claimed in the claims. Various modifications may be made by those of ordinary skill in the art to which the invention pertains, and these modifications should not be individually understood from the technical spirit or prospect of the present invention.
2: 목표지역
3: 관심지역
4: 데이터 수집영역
5: 경계
5a: 경계점
7: 낙뢰발생지점
9: 낙뢰구역
100: 강수구역벡터
110: 강수구역이동벡터
120: 경계점이동벡터
200: 낙뢰구역벡터
210: 낙뢰구역이동벡터
300: 단일벡터2: Target area
3: Region of interest
4: Data collection area
5: Boundary
5a: boundary point
7: Lightning strike point
9: Lightning zone
100: precipitation area vector
110: precipitation zone movement vector
120: boundary point moving vector
200: lightning zone vector
210: lightning zone movement vector
300: single vector
Claims (6)
낙뢰를 예측할 목표지역을 설정하는 목표지역 설정단계;
상기 목표지역을 기준으로 하여 데이터 수집영역을 설정하는 데이터 수집영역 설정단계;
상기 데이터 수집영역에서 상기 기상 데이터로부터 강수구역이동벡터를 산출하는 강수구역벡터 산출단계;
상기 데이터 수집영역에서 상기 기상 데이터로부터 낙뢰구역이동벡터를 산출하는 낙뢰구역벡터 산출단계;
상기 강수구역이동벡터와 상기 낙뢰구역이동벡터의 벡터합을 구해 단일벡터 산출하는 단일벡터 산출단계; 및
상기 단일벡터가 상기 목표지역을 통과하는지 예측하는 낙뢰예측단계를 포함하는 낙뢰 예측 방법.a meteorological data receiving step of receiving meteorological data;
A target area setting step of setting a target area to predict a lightning strike;
a data collection area setting step of setting a data collection area based on the target area;
a precipitation area vector calculation step of calculating a precipitation area movement vector from the weather data in the data collection area;
a lightning zone vector calculation step of calculating a lightning zone movement vector from the weather data in the data collection area;
a single vector calculation step of calculating a single vector by obtaining a vector sum of the precipitation zone movement vector and the lightning zone movement vector; and
and a lightning prediction step of predicting whether the single vector passes through the target area.
상기 데이터 수집영역은,
상기 목표지역을 포함하면서 상기 목표지역보다 영역이 넓은 관심지역을 포함하는 낙뢰 예측 방법.The method of claim 1,
The data collection area is
A method for predicting lightning that includes an area of interest having a larger area than the target area while including the target area.
상기 단일벡터가 상기 관심지역을 통과하면 경보를 발생시키는 경보발생단계를 더 포함하는 낙뢰 예측 방법. 3. The method of claim 2,
and an alarm generating step of generating an alarm when the single vector passes through the region of interest.
상기 강수구역 벡터 산출단계는,
상기 기상 데이터를 흑백으로 처리하는 영상흑백처리단계;
흑백 처리된 상기 기상 데이터에서 강수밀도에 따라 경계를 설정하는 경계설정단계; 및
상기 경계의 이동벡터를 산출하고, 평균을 구하여 강수구역이동벡터를 산출하는 강수구역이동벡터 산출단계를 포함하는 낙뢰 예측 방법.The method of claim 1,
The precipitation zone vector calculation step is,
an image black-and-white processing step of processing the weather data in black and white;
a boundary setting step of setting a boundary according to the precipitation density in the black-and-white processed weather data; and
and calculating a movement vector of the boundary and calculating an average of the movement vector of the precipitation area to calculate the movement vector of the precipitation area.
상기 낙뢰구역벡터 산출단계는,
상기 기상 데이터에서 상기 낙뢰구역을 추출하는 낙뢰구역 추출단계;
상기 낙뢰구역의 중심점을 일정 시간마다 검출하는 중심점 검출단계; 및
상기 중심점의 이동벡터를 산출하여 상기 낙뢰구역이동벡터를 산출하는 낙뢰구역이동벡터 산출단계를 포함하는 낙뢰 예측 방법. The method of claim 1,
The lightning zone vector calculation step is,
a lightning zone extraction step of extracting the lightning zone from the weather data;
a center point detection step of detecting the center point of the lightning zone at regular intervals; and
and calculating a movement vector of the central point and calculating the movement vector of the lightning zone.
상기 단일벡터 산출단계 이후에 상기 단일벡터의 크기에 따라 상기 관심지역의 크기를 조절하는 관심지역 크기 조절단계를 더 포함하는 낙뢰 예측 방법.3. The method of claim 2,
After the single vector calculating step, the method further comprising a region of interest size adjustment step of adjusting the size of the region of interest according to the size of the single vector.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020200107047A KR102260990B1 (en) | 2020-08-25 | 2020-08-25 | Lightning Prediction Method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020200107047A KR102260990B1 (en) | 2020-08-25 | 2020-08-25 | Lightning Prediction Method |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR102260990B1 true KR102260990B1 (en) | 2021-06-04 |
Family
ID=76392117
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020200107047A KR102260990B1 (en) | 2020-08-25 | 2020-08-25 | Lightning Prediction Method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR102260990B1 (en) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101105295B1 (en) * | 2010-07-30 | 2012-01-17 | 한국전력공사 | Lightning Prediction Device and Lightning Prediction Method |
KR20130049521A (en) * | 2011-11-04 | 2013-05-14 | 주식회사 케이티 | Apparatus and method for predicting precipitation echo route |
KR101435648B1 (en) * | 2014-05-13 | 2014-08-28 | 진양공업주식회사 | Extremely short term precipitation prediction system of specific point using analysis of radar image |
KR101860742B1 (en) * | 2017-11-07 | 2018-07-02 | 대한민국 | Lightning risk analysis system and lightning risk analysis method using the same |
KR101929990B1 (en) | 2011-07-06 | 2018-12-18 | 어스네트웍스 아이엔씨 | Predicting the potential for severe weather |
KR102082934B1 (en) * | 2018-12-06 | 2020-02-28 | 대한민국(행정안전부 국립재난안전연구원장) | Apparatus and method for providing weather information |
-
2020
- 2020-08-25 KR KR1020200107047A patent/KR102260990B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101105295B1 (en) * | 2010-07-30 | 2012-01-17 | 한국전력공사 | Lightning Prediction Device and Lightning Prediction Method |
KR101929990B1 (en) | 2011-07-06 | 2018-12-18 | 어스네트웍스 아이엔씨 | Predicting the potential for severe weather |
KR20130049521A (en) * | 2011-11-04 | 2013-05-14 | 주식회사 케이티 | Apparatus and method for predicting precipitation echo route |
KR101435648B1 (en) * | 2014-05-13 | 2014-08-28 | 진양공업주식회사 | Extremely short term precipitation prediction system of specific point using analysis of radar image |
KR101860742B1 (en) * | 2017-11-07 | 2018-07-02 | 대한민국 | Lightning risk analysis system and lightning risk analysis method using the same |
KR102082934B1 (en) * | 2018-12-06 | 2020-02-28 | 대한민국(행정안전부 국립재난안전연구원장) | Apparatus and method for providing weather information |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR102233671B1 (en) | Real-time monitoring apparatus and method for water level, velocity and structure safety of river | |
Abancó et al. | Critical rainfall conditions for the initiation of torrential flows. Results from the Rebaixader catchment (Central Pyrenees) | |
Yang et al. | Using rainfall thresholds and ensemble precipitation forecasts to issue and improve urban inundation alerts | |
KR102398010B1 (en) | Method for intrusion prediction using artificial intelligence algorithm and computer program thereof | |
US11181665B2 (en) | Systems and methods for monitoring updrafts in clouds | |
KR20180129500A (en) | Method of warning disaster/calamity for using satellite image and server of warning disaster/calamity performing the method | |
KR101983938B1 (en) | System and method for warning lightning | |
JP2019138737A (en) | Thunder risk determination device | |
JP7568104B2 (en) | Disaster investigation support device, disaster investigation support system, disaster investigation support method, and program | |
CN117314157A (en) | Safety evaluation method, device, medium and equipment for mine slope stability | |
CN116743970A (en) | Intelligent management platform with video AI early warning analysis | |
KR102641838B1 (en) | Damage prevention system of solar photovoltaic power station using artificial intelligence from lightning stroke | |
KR102269172B1 (en) | Spare Power Automatic Transfer Device and Method According To Lightning Prediction | |
KR102260990B1 (en) | Lightning Prediction Method | |
Voormansik et al. | Thunderstorm hail and lightning detection parameters based on dual‐polarization D oppler weather radar data | |
CN110780292A (en) | Airborne airplane bump detector and method thereof | |
KR102614029B1 (en) | Small river smart prediction management system using accumulated data and its method | |
Rossi et al. | Real-time hazard approximation of long-lasting convective storms using emergency data | |
Theocharidis et al. | Comparative analysis of Sentinel-1 and PlanetScope imagery for flood mapping of Evros River, Greece | |
KR20240080204A (en) | predictting method of a landslide based on unsupervised learning and an electroni device for warning of landslide supporting the same | |
US11243238B2 (en) | Method for warning about lightning activity in wind farms | |
KR102310357B1 (en) | High Reliability Intelligent Lightning Warning Method | |
Alves et al. | Lightning prediction using satellite atmospheric sounding data and feed-forward artificial neural network | |
Singh et al. | Validation of INSAT-3D/3DR based nowcasting rain occurrences for heavy rainfall using Hydro-Estimator product | |
La Fata et al. | Prediction of Cloud-to-Ground Lightning Through Gaussian Process Regression with Satellite Thermal Infrared Imagery and Numerical Weather Prediction Modeling Data |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PA0109 | Patent application |
Patent event code: PA01091R01D Comment text: Patent Application Patent event date: 20200825 |
|
PA0201 | Request for examination | ||
PA0302 | Request for accelerated examination |
Patent event date: 20201016 Patent event code: PA03022R01D Comment text: Request for Accelerated Examination Patent event date: 20200825 Patent event code: PA03021R01I Comment text: Patent Application |
|
PE0902 | Notice of grounds for rejection |
Comment text: Notification of reason for refusal Patent event date: 20201130 Patent event code: PE09021S01D |
|
PE0701 | Decision of registration |
Patent event code: PE07011S01D Comment text: Decision to Grant Registration Patent event date: 20210104 |
|
GRNT | Written decision to grant | ||
PR0701 | Registration of establishment |
Comment text: Registration of Establishment Patent event date: 20210531 Patent event code: PR07011E01D |
|
PR1002 | Payment of registration fee |
Payment date: 20210531 End annual number: 3 Start annual number: 1 |
|
PG1601 | Publication of registration | ||
PR1001 | Payment of annual fee |
Payment date: 20240516 Start annual number: 4 End annual number: 4 |